数据仓库的三个典型特征包括：架构的高层性、数据的集成性和应用的业务性。架构的高层性强调其设计应着眼于整个企业级的数据管理；数据的集成性意味着数据来自不同源，需进行统一处理；应用的业务性则强调其服务于企业业务决策的需求。这三个特征共同构成了数据仓库的核心。
本文目录导读：
数据仓库的架构特征
1、多层次架构
数据仓库采用多层次架构，主要包括数据源层、数据仓库层、数据应用层和用户界面层，这种架构能够实现数据从源头到用户界面的无缝衔接，提高数据处理的效率。
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（1）数据源层：包括企业内部的各种数据源，如数据库、日志文件、文本文件等，这一层负责数据的采集和预处理，确保数据的质量。
（2）数据仓库层：是数据仓库的核心部分，负责数据的存储、管理和维护，数据仓库层采用数据仓库管理系统（DWMS）进行管理，实现数据的整合、清洗、转换和加载。
（3）数据应用层：为用户提供数据查询、分析、报告等功能，这一层可以使用数据仓库管理系统提供的工具，如OLAP工具、数据挖掘工具等。
（4）用户界面层：提供用户与数据仓库交互的界面，如Web报表、移动应用等。
2、集中式架构
数据仓库采用集中式架构，将所有数据存储在一个中心位置，便于管理和维护，这种架构具有以下优点：
（1）提高数据安全性：集中式架构有利于数据的安全防护，防止数据泄露和篡改。
（2）降低成本：集中式架构可以减少硬件和软件的采购成本，降低运维成本。
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（3）提高效率：集中式架构便于数据的统一管理和维护，提高数据处理效率。
数据仓库的数据特征
1、静态数据
数据仓库中的数据通常是静态的，即数据在一定时间段内保持不变，这种特点使得数据仓库更适合进行数据分析和决策支持。
2、时序性
数据仓库中的数据具有时序性，即数据按照时间顺序排列，这种特点便于用户进行趋势分析、预测等操作。
3、多维性
数据仓库中的数据具有多维性，即数据可以从多个角度进行分析，这种特点使得数据仓库能够满足用户多样化的需求。
数据仓库的应用特征
1、数据分析
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数据仓库的主要应用是数据分析，通过数据仓库，企业可以深入了解业务状况、发现潜在问题、优化业务流程等。
2、决策支持
数据仓库为企业的决策提供支持，通过分析历史数据，企业可以预测未来趋势，制定合理的战略。
3、优化业务流程
数据仓库可以帮助企业优化业务流程，提高工作效率，通过数据分析和挖掘，企业可以发现业务流程中的瓶颈，并采取措施进行改进。
数据仓库的三大核心特征——架构、数据与应用，构成了数据仓库的基石，企业应根据自身需求，合理设计和应用数据仓库，以提高数据分析和决策支持的效率。
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